基于优化随机森林的软件缺陷预测算法研究

来源：计算机工程与科学杂志2023年第5期北京时间：

作者：唐宇, 代琪, 杨志伟, 杨爱民, 陈丽芳,

单位：1.华北理工大学理学院，河北 唐山 063210； 2.中国石油大学北京自动化系，北京 102249；3.河北省数据科学与应用重点实验室，河北 唐山 063210

摘要：针对传统随机森林应用于软件缺陷预测领域存在预测精度低、参数难以优化的问题，提出一种分数阶变异麻雀优化随机森林参数的软件缺陷预测算法(FMSSA-RF)。首先，使用分数阶变异麻雀算法(FMSSA)提高麻雀算法全局寻优能力，在4个基准测试函数中，FMSSA具有更高的寻优精度；然后，使用分数阶变异麻雀算法优化随机森林参数；最后，将FMSSA-RF算法应用于软件缺陷预测领域。实验结果表明，在4个项目的10个公开软件缺陷数据集上，FMSSA-RF算法的评价指标明显优于其它3种对比算法的，表明FMSSA-RF算法具有更高的预测精度和更好的稳定性。Friedman ranking和Holm’s post-hoc test的检验结果表明，FMSSA-RF算法具有明显的统计显著性。

关键词：分数阶变异麻雀算法,随机森林,软件缺陷预测,

基金资助：国家自然科学基金(52074126)